지식

BAP는 오프쇼어링 인더스트리에 관한 최신 지식과 혁신적인 기술을 내재화가고, 고객에게 이를 공유할 준비를 하고있습니다.

시스템 개발을 외주하는 타이밍이란? 내재화에서 전환하는 판단 기준 해설
“지금처럼 내재화를 계속해야 할까, 아니면 외주로 전환해야 할까” ― 시스템 개발 현장에서 많은 기업이 직면하는 판단입니다. 타이밍을 잘못 잡으면...
정보시스템 부서 업무를 표준화하는 방법 | 속인화를 방지하기 위한 실천 포인트
‘그 사람만 안다’ ― 정보시스템 현장에서 가장 심각한 과제 중 하나가 업무의 속인화입니다. 담당자의 퇴사나 부재가 그대로 사업 리스크로...
오프쇼어 개발 과제 극복하기: 검증된 솔루션
오프쇼어 개발 솔루션은 기업이 해외 소프트웨어 엔지니어 팀과 협력하여 기술 제품을 개발하고 운영하는 형태입니다. 기업의 필요에 따라 프로젝트 기반(contract-based)...
Software Quality Issues – BAP Software
소프트웨어 품질은 오프쇼어 개발에서 가장 중요한 문제 중 하나입니다. 우리는 소프트웨어 품질의 원인 중 하나인 소프트웨어 품질에 대한 사고...
이러닝 시스템이 교육 기업에 어떻게 도움이 되나요?
포브스에 따르면, 이러닝 시장은 2022년에 2751억 달러로 크게 증가할 것으로 예상되지만, 여전히 많은 교육 업체들이 이 섹터에서 혜택을 받을...
Onshore와 Offshore: 비즈니스에 가장 좋은 선택은 무엇인가요?
Onshore과 Offshore는 비즈니스 세계에서 새로운 용어가 아닙니다. 그러나 많은 사람들이 여전히 두 유형 중 어떤 것을 선택해야 할지 헷갈리고...
해외 개발 센터란 무엇인가요? 기업을 위한 기본 지식 요약
요즘 디지털 시대에는 해외 개발 센터가 저렴한 비용과 기술 전문가에 대한 좋은 접근성으로 인해 소프트웨어 개발 솔루션으로서 점점 더...
다낭: 오프쇼어 개발의 중심지로 떠오르다
다낭은 베트남 중부에 위치한 도시로, 최근 일본인 관광객들 사이에서 인기 있는 여행지로 떠오르고 있으며, 해외 개발의 중심지로서도 주목받고 있습니다....
Society 5.0 – IT 기반 차세대 사회 구상
Society 5.0은 일본 정부와 전 세계 여러 정부 기관들이 제안한 개념으로, 고도로 IT화된 새로운 사회를 의미합니다. IoT 기기를 통해...
2025년 사무직, 마케터 및 개발자에게 가장 뛰어난 AI 도구 TOP
2025년은 콘텐츠 작성, 디자인, 코딩부터 프로젝트 관리까지 일상 업무 전반에 인공지능(AI)이 폭발적으로 적용되는 해입니다. 본 글에서는 사무직, 마케터, 개발자에게...
인공지능(AI), 머신러닝(ML), 딥러닝(DL)의 차이점
인공지능(AI), 머신러닝(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning)은 디지털 시대에 자주 등장하는 세 가지 개념이지만, 많은 사람들이 이들을 혼동하곤 합니다. 기본적으로 AI는...
AI 소프트웨어 개발: 인공 지능이 소프트웨어 개발에 어떻게 영향을 미치는가?
소프트웨어 개발 프로세스는 종종 여러 복잡한 단계를 포함합니다. 비용을 줄이고 개발자의 시간을 절약하기 위해 인공 지능이 소프트웨어 개발 프로세스에...
플레이 투 어니는 무엇인가요? 모든 정보가 P2E 트렌드를 중심으로 돌고 있습니다.
플레이 투 어니는 2021년 중반부터 인기 키워드 중 하나가 되었습니다. 이 트렌드는 일련의 게임 프로젝트가 등장함으로써 암호화폐 시장을 이전보다...
マークル木【Markle Tree】
죄송합니다. 이 항목은 日本語와만 사용할 수 있습니다. マークル木 とは、ファイルのような大きなデータを要約した結果を格納するツリー構造の一種です。 主に入出金記録などの大きなデータの要約と検証を行う際に使用されます。 データ要約および検証時の計算にハッシュ関数を用いているので、ハッシュ木とも呼ばれます。 マークル木は、公開鍵暗号方式の開発者ラルフ・マークルが1979年に発明しています。 原著論文はこちら マークル木 の構造 マークル木では、2つのデータを1つにまとめて1単位のデータとして取り扱います。 上の図では、トランザクション0(Tx0)のハッシュ、トランザクション1(Tx1)のハッシュをそれぞれ計算しています。 このAのハッシュ、Bのハッシュそれぞれを合わせた値のハッシュが頂点のハッシュ値となります。 データが蓄積されるにつれ、複数段のツリー構造が構成されてゆき、2段、3段と2個ずつハッシュ値がまとめられてゆきます。...